新人快速上手图像分类任务—猫狗分类 此数据集包含猫狗数据各1000张，用于新人快速上手图像分类任务。

1.深度学习资料(猫狗数据集，代码，96准确率，ResNet网络实现)。 2.TensorFlow 教程以 Jupyter 笔记本格式编写而成。 3.您最好从用户友好的 Keras Sequential API 入手。您可以将各基础组件组合在一起来构建模型。 4.Keras 函数式 API 和子类化 API 提供了由运行定义的自定义和高级研究接口。您可以构建模型，然后编写前向传播和反向传播；还可以创建自定义层、激活函数和训练循环。 5.猫狗大战是 kaggle 的一个著名比赛项目，即编写一个算法使机器能够区分猫和狗（图片）。 6.猫狗识别是计算机视觉和卷积神经网络的入门项目。通过这个项目，初学者（我这种）7.能够很好地理解图像数据的结构。 这个项目的整体流程如下： 数据读入 数据清理 将图片与label对应 图片尺寸归一化 划分验证集、训练集 数据扩增 数据训练、观察学习过程、计算本地cv分数 预测、提交 8.数据来源：Kaggle在2013年公开的猫狗数据集，该数据集总共25000张图片，猫狗各12500张。

cnn-classification-dog-vs-cat 基于CNN的图像分类器，使用Kaggle的猫狗图片数据。 1 requirement python3 numpy >= 1.14.2 keras >= 2.1.6 tensorflow >= 1.6.0 h5py >= 2.7.0 python-gflags >= 3.1.2 opencv-python >= 3.4.0.12 2 Description of files inputs: 猫狗图片样本数据，，使用keras库中的类读取，需要将每个类的图片放在单独命名的文件夹中存放； train.py: 自建的简单CNN，训练后测试集精度约83%； pre_train.py: 利用已训练的常用网络(基于数据集训练)，进行迁移学习，测试集精度约95%以上； data_helper.py: 数据读取和预处理模块； img_cnn.py:

tflearn训练的猫狗识别模型，文章中已经处理好的.npy文件可直接进行搭建后使用。

使用tensorflow2.3-keras卷积神经网络CNN实现猫狗识别-迁移学习源码案例+数据集+注释+离线模型

这是一款声音模拟器准确说是猫和狗的声音模拟器 该款小程序无需服务器和域名 所以该款小程序也就没有后端了 使用方法 直接用微信开发者工具打开源码上传提交审核即可 无需过段复杂的过程,文字图片那些都可以自行修改啥的

利用pytorch 搭建猫狗公鸡图片分类网络，附带训练图片1200张，模型下载可以直接在cpu电脑上训练预测，代码包含模型的保存和可视化，学习率调整等基础知识，适合新手入门

基于tensorflow的猫狗识别分类算法

里面是百度网盘链接，对于刚开始学习深度学习的人来说非常适合入门学习

kaggle 猫狗数据集